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Muestreo automatizado para datos integrados de campo y laboratorio
Los científicos del Laboratorio Nacional de Oak Ridge (ORNL) introdujeron un sistema robótico que recolecta de forma autónoma muestras y analiza las interacciones vegetales, el avance de la investigación ambiental.
Investigadores del Laboratorio Nacional de Oak Ridge (ORNL), bajo el Departamento de Energía de los EE. UU., Han desarrollado una plataforma robótica para reunir de forma autónoma muestras de suelo y monitorear las interacciones de ambiente vegetal en tiempo real.Este desarrollo tiene como objetivo mejorar la comprensión del ciclo de carbono y mejorar las predicciones de la productividad de los cultivos de bioenergía.
La plataforma, nombrada sensores, visión artificial, automatización y robótica para transformar la serie de campo de plantas (Serie F de planta inteligente), integra las últimas tecnologías como GPS y LiDAR para la navegación precisa y la recopilación de datos.Demostrado en el sitio de campo inteligente de ORNL, el robot recolecta eficientemente muestras de suelo sin perturbar las plantas, lo que respalda los esfuerzos para explorar la dinámica de la planta del suelo crítico para el almacenamiento de carbono y la producción de biomasa.
Este sistema tiene un potencial significativo para los investigadores en ciencias ambientales, agricultura y bioenergía.Los científicos centrados en el cambio climático pueden usar sus datos en tiempo real para refinar modelos de carbono, mientras que los investigadores de bioenergía pueden utilizarlo para mejorar los rendimientos de los cultivos y la sostenibilidad.Los agricultores y los gerentes ecológicos también podrían beneficiarse de su capacidad para monitorear la salud del suelo e identificar factores que influyen en la resiliencia de las plantas.
"Hemos recopilado vastas datos sobre estructuras de plantas sobre el suelo, pero las interacciones subterráneas siguen siendo difícil de alcanzar", dijo Udaya Kalluri, líder del proyecto e investigador senior de Biosciences.El sistema une esta brecha al vincular el análisis de laboratorio con los datos de campo a través del muestreo automatizado en coordenadas designadas, lo que resulta en una integración clara de datos.
El robot, adaptado de una plataforma comercial, presenta sensores avanzados, componentes impresos en 3D y sistemas electromecánicos para la recolección de muestras.Los ingenieros personalizaron sus capacidades para navegar y regresar de manera autónoma con hasta cuatro muestras de suelo."Esta tecnología apoya a los científicos y agricultores al automatizar la recopilación de datos, lo que les permite centrarse en el análisis", dijo Chris Masuo, un ingeniero de robótica, ORNL.
El Laboratorio de Fenotipado de Plantas Avanzadas (APP) de ORNL complementa este sistema al proporcionar información sobre los rasgos de las plantas a través de tecnologías de imágenes.Las actualizaciones futuras incluyen imágenes subterráneas para estudios de raíces, alineando aún más la investigación de laboratorio y de campo.
La visión definitiva implica la implementación de flotas de estos robots en los ecosistemas para crear redes interconectadas para el monitoreo en tiempo real y la gestión inteligente.Los sensores mejorados también pueden detectar signos tempranos de estrés ambiental o enfermedad, reforzando la agricultura sostenible y la resiliencia del ecosistema.
Este proyecto interdisciplinario subraya el compromiso de ORNL para avanzar en la investigación de bioenergía y proporcionar herramientas prácticas para la gestión de tierras sostenibles.
Investigadores del Laboratorio Nacional de Oak Ridge (ORNL), bajo el Departamento de Energía de los EE. UU., Han desarrollado una plataforma robótica para reunir de forma autónoma muestras de suelo y monitorear las interacciones de ambiente vegetal en tiempo real.Este desarrollo tiene como objetivo mejorar la comprensión del ciclo de carbono y mejorar las predicciones de la productividad de los cultivos de bioenergía.
La plataforma, nombrada sensores, visión artificial, automatización y robótica para transformar la serie de campo de plantas (Serie F de planta inteligente), integra las últimas tecnologías como GPS y LiDAR para la navegación precisa y la recopilación de datos.Demostrado en el sitio de campo inteligente de ORNL, el robot recolecta eficientemente muestras de suelo sin perturbar las plantas, lo que respalda los esfuerzos para explorar la dinámica de la planta del suelo crítico para el almacenamiento de carbono y la producción de biomasa.
Este sistema tiene un potencial significativo para los investigadores en ciencias ambientales, agricultura y bioenergía.Los científicos centrados en el cambio climático pueden usar sus datos en tiempo real para refinar modelos de carbono, mientras que los investigadores de bioenergía pueden utilizarlo para mejorar los rendimientos de los cultivos y la sostenibilidad.Los agricultores y los gerentes ecológicos también podrían beneficiarse de su capacidad para monitorear la salud del suelo e identificar factores que influyen en la resiliencia de las plantas.
"Hemos recopilado vastas datos sobre estructuras de plantas sobre el suelo, pero las interacciones subterráneas siguen siendo difícil de alcanzar", dijo Udaya Kalluri, líder del proyecto e investigador senior de Biosciences.El sistema une esta brecha al vincular el análisis de laboratorio con los datos de campo a través del muestreo automatizado en coordenadas designadas, lo que resulta en una integración clara de datos.
El robot, adaptado de una plataforma comercial, presenta sensores avanzados, componentes impresos en 3D y sistemas electromecánicos para la recolección de muestras.Los ingenieros personalizaron sus capacidades para navegar y regresar de manera autónoma con hasta cuatro muestras de suelo."Esta tecnología apoya a los científicos y agricultores al automatizar la recopilación de datos, lo que les permite centrarse en el análisis", dijo Chris Masuo, un ingeniero de robótica, ORNL.
El Laboratorio de Fenotipado de Plantas Avanzadas (APP) de ORNL complementa este sistema al proporcionar información sobre los rasgos de las plantas a través de tecnologías de imágenes.Las actualizaciones futuras incluyen imágenes subterráneas para estudios de raíces, alineando aún más la investigación de laboratorio y de campo.
La visión definitiva implica la implementación de flotas de estos robots en los ecosistemas para crear redes interconectadas para el monitoreo en tiempo real y la gestión inteligente.Los sensores mejorados también pueden detectar signos tempranos de estrés ambiental o enfermedad, reforzando la agricultura sostenible y la resiliencia del ecosistema.
Este proyecto interdisciplinario subraya el compromiso de ORNL para avanzar en la investigación de bioenergía y proporcionar herramientas prácticas para la gestión de tierras sostenibles.